Dancing Through Time: Cognitive Changes Over Six-Years of Community Dance in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Parkinson’s Disease (PD) is the most common neurodegenerative disorder after Alzheimer’s, and is characterized by motor and non-motor symptoms, including gait dysfunction and cognitive decline. Dance has emerged as a promising intervention for improving motor and non-motor symptoms in persons with PD (PwPD), yet long-term effects remain underexplored. Objective To assess changes in cognitive function and gait performance over six years among PwPD who participated in a weekly dance program, compared to a Reference group who remained physically inactive. Methods This six-year longitudinal observational study included 43 PwPD who attended weekly dance classes and were evaluated using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Movement Disorder Society–Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (MDS-UPDRS). A Reference group of 28 PwPD, matched on age, gender, and Hoehn & Yahr scores, were selected from the Parkinson’s Progression Marker Initiative, and assessed using the MDS-UPDRS and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Cognitive scores were standardized. Generalized estimating equations were used to compare cognitive and gait outcomes across time. Results The Dance group was significantly different from the Reference group ( p < 0.001), with improved cognitive scores in 2016, 2017, and 2018. The Dance group had worse gait at baseline, however, the Reference group showed significantly poorer gait performance by 2018. No significant association was found between gait and cognitive scores. Conclusion After two years of weekly dance, the Dance group showed improvements in cognition and maintained stability in gait performance. The findings highlight the potential neuroprotective benefits of continued dance engagement over six years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».